Job mit Zukunft

Beste Chancen für Data Scientists

09.12.2013 von Hans Königes

Tausende neue Jobs entstehen an der Schnittstelle von Business und Analytics - zum Beispiel solche für Data Scientists.

Data Scientist ist "the sexiest job of the 21st century", hat kürzlich das Magazin "Harvard Business Review" festgestellt. Doch was genau macht eigentlich ein Data Scientist - und warum ist dieser Job so interessant? Gerald Fahner, Analytic Science Senior Director in den Research Department Labs bei Fico, einem Spezialisten für Predictive-Analytics-Software, erklärt es so: "Big Data ist der vielleicht größte Trend im Geschäftsleben, dennoch können nur wenige Unternehmen mit den immensen Datenmengen etwas anfangen." Teils fehle es an der technischen Infrastruktur, teils seien es auch die Echtzeit-Geschwindigkeit und die Vielfalt aus strukturierten und unstrukturierten Daten, die Unternehmen vor große Herausforderungen stellten.

Optimismus überall

"Der Dreischritt von Daten zu Modellen zu verbesserten Geschäftsentscheidungen ist durch die schiere Datenmenge und deren Struktur schwieriger geworden", bringt es Fahner auf den Punkt - auch weil es an den richtigen Skills fehle. In diese Lücke stoßen nun die Data Scientists, die laut Fahner "händeringend gesucht werden", weil technisches Know-how ebenso zu ihrem Handwerkszeug gehöre wie ein Verständnis für Business-Fragen. Das Jobportal indeed.com hat von Mitte 2011 bis Mitte 2012 bei Stellenanzeigen für Data Scientists eine rasante Steigerung um 15.000 Prozent beobachtet.

Data Scientists benötigen in ihrem Beruf technisches Know-how, aber ebenso Verständnis für Business-Fragen.
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Aber was macht diesen Berufsstand so begehrt? Data Scientists stellen die richtigen Fragen und können Daten im Hinblick auf Aufgaben aus dem Kerngeschäft des Unternehmens analysieren, um daraus die richtigen Schlüsse und Empfehlungen zu extrahieren.

Es geht einerseits darum, Datenanalysen in einer Sprache zu formulieren, die ein Geschäftsführer auch dann versteht, wenn er damit nicht vertraut ist. Umgekehrt müssen Data Scientists in der Lage sein, Business-Anforderungen in eine analytische Untersuchung zu überführen.

Da moderne Data Scientists an der Schnittstelle von Business und Analytics verortet sind und sich mit unterschiedlichen Zielgruppen austauschen, lässt sich nicht eindeutig bestimmen, welches Qualifikationsprofil die Kandidaten mitbringen sollten. "Der Data Scientist ist erst einmal ein Wissenschaftler. Deswegen ist wissenschaftliche Ehrlichkeit eine der wichtigsten Anforderungen für diese Tätigkeit", meint Fahner.

"Selbsternannte Datenexperten lesen oft genau die Dinge aus Daten heraus, die gerade gut in ihr Bild passen", glaubt Fahner und warnt: "Dieses Verhalten ist nicht nur falsch, sondern kann auch große Schäden anrichten, wenn aufgrund der ergebnisorientierten Analyse falsche Entscheidungen getroffen werden."

Solides Handwerk

Solide Data Scientists werten jedes Ergebnis, auch wenn es den Erwartungen schon entspricht, noch einmal aus und versuchen es zu validieren.(hk)

Big Data

Big Data: Neue Berufsbilder
In den teilweise euphorischen Einschätzungen von Markforschern und IT-Unternehmen ist immer wieder die Rede von neuen Berufsbildern, die Big Data mit sich bringen soll. Dazu zählen unter anderem folgende Tätigkeiten:

Data Scientist
Er legt fest, welche Analyseformen sich am besten dazu eignen, um die gewünschten Erkenntnisse zu erzielen und welche Rohdaten dafür erforderlich sind. Solche Fachleute benötigen solide Kenntnisse in Bereichen wie Statistik und Mathematik. Hinzu kommen Fachkenntnisse über die Branche, in der ein Unternehmen beziehungsweise tätig ist und über IT-Technologien wie Datenbanken, Netzwerktechniken, Programmierung und Business Intelligence-Applikationen. Ebenso gefordert sind Verhandlungsgeschick und emotionale Kompetenz, wenn es um die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen geht.

Data Artist oder Data Visualizer
Sie sind die "Künstler" unter den Big-Data-Experten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Auswertungen so zu präsentieren, dass sie für Business-Verantwortliche verständlich sind. Die Fachleute setzen zu diesem Zweck Daten in Grafiken und Diagramme um.

Data Architect
Sie erstellen Datenmodelle und legen fest, wann welche Analyse-Tools Verwendung finden und welche Datenquellen genutzt werden sollen. Auch sie benötigen ein umfassendes Know-how auf Gebieten wie Datenbanken, Datenanalyse und Business Intelligence.

Daten-Ingenieur
Diese Aufgabe ist stark auf die IT-Infrastruktur ausgerichtet. Der Dateningenieur ist das Big-Data-Analysesystem zuständig, also die Hard- und Software sowie Netzwerkkomponenten, die für das Sammeln und Auswerten von Daten benötigt werden. Eine vergleichbare Funktion haben System- und Netzwerkverwalter im IT-Bereich.

Information Broker
Er kann mehrere Rollen spielen, etwa die eines Datenhändlers, der Kunden Informationen zur Verfügung stellt, oder die eines Inhouse-Experten, der Datenbestände von unterschiedlichen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens beschafft. Außerdem soll er Ideen entwickeln, wie sich diese Daten nutzbringend verwenden lassen.

Data Change Agents
Diese Fachleute haben eine eher "politische" Funktion. Sie sollen bestehende Prozesse im Unternehmen analysieren und anpassen, sodass sie mit Big-Data-Initiativen kompatibel sind. Nur dann lässt sich aus solchen Projekten der größtmögliche Nutzen ziehen. Wichtig sind daher ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Verständnis für Unternehmensprozesse sowie Kenntnisse im Bereich Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement (Six Sigma, ISO 9000).